脑卒中发病风险预测系统及应用的制作方法

本发明是关于一种脑卒中发病风险预测系统及应用，具体而言，本发明是关于采取个体风险因素信息的试剂材料和/或仪器设备的组合物在制备用于评估个体脑卒中发病风险的预测系统中的应用，还涉及一种用于评估个体脑卒中发病风险的预测系统，特别适用于中国成年人。
背景技术：
：脑卒中是当前中国首要致死原因。据全球疾病负担研究估计，2013年中国由脑卒中导致的死亡高达192万。脑卒中风险预测模型可用于识别人群中的高危个体，为针对高危个体采取恰当的预防干预措施提供重要基础。因此，开发一款评估准确且方便易用的脑卒中发病风险预测模型，对中国脑卒中的一级预防具有重要意义。虽然目前国内外已开发了针对动脉粥样硬化性心血管疾病的风险预测模型，如美国的pce模型、欧洲的score模型及中国动脉粥样硬化性心血管病预测(china-par)模型，但在中国成年人中，还没有专门针对脑卒中发病的10年风险和终生风险预测模型。国际上知名的脑卒中发病风险预测模型是美国弗明汉研究开发的脑卒中风险评估模型(fsrp)。此后，国际上相继发表了可用于评估脑卒中10年发病风险的预测模型，如aric脑卒中风险计算器、qstroke模型等。但是，由于脑卒中危险因素和疾病谱在中西方人群的差异，国外人群数据开发的模型并不适合直接应用于中国人群。所以，有必要开发一款适用于普通中国成年人脑卒中发病的10年风险预测模型。另一方面，脑卒中发病的10年风险主要受年龄影响，对于年龄＜50岁的中青年人，其发病的10年风险一般都较低，但其中部分人仍可能具有较高的终生风险(即从个体当前年龄到85岁这一时期发生脑卒中的累积风险)。与脑卒中的10年风险预测不同的是，终生风险在中青年人群中会随着心血管危险因素水平的升高呈现明显增大。因此，开发脑卒中发病的终生风险预测模型将是对10年风险预测模型的重要补充。此前，国内外有研究评估了年龄、性别、血压水平及是否患糖尿病对脑卒中终生风险的影响，但是这些研究结果均不能给出每个人的具体风险预测值，即无法用于个体化的脑卒中发病的终生风险评估。技术实现要素：本发明的一个目的在于建立适用于中国成年人的脑卒中发病10年风险和终生风险预测系统和方法。本案发明人利用china-par队列研究对象的个体数据，建立了适用于中国成年人的脑卒中发病10年风险和终生风险预测模型，能准确评估个体的脑卒中10年和终生的发病风险，可以识别出高危个体，为进一步个体化预防脑卒中发病和个体化健康指导及干预提供基础。具体而言，一方面，本发明提供了采取个体的以下风险因素信息的试剂材料和/或仪器设备的组合物在制备用于评估个体脑卒中发病风险的预测系统中的应用：年龄、性别、腰围、是否吸烟、血压水平及治疗情况、是否患糖尿病、脑卒中家族史、居住地，以及空腹状态下的血脂测量值。可采用本领域中任何的可行技术采取个体的风险因素信息，例如，可以采用测量的方法，或者询问或调查问卷方式等。本发明中，采取个体的风险因素信息的试剂材料和/或仪器设备的组合物包括采取个体的风险因素信息过程中所用到的各种检测用试剂材料和/或仪器设备、和/或调查用问卷等的组合，也可以包括虚拟材料和/或仪器设备(例如通过人工询问获取相关信息等)。另一方面，本发明还提供了一种用于评估个体脑卒中发病风险的预测系统，其包括数据采取单元以及数据分析单元；所述数据采取单元是用于采取个体风险因素情况数据；具体地，所述个体风险因素包括年龄、性别、腰围、是否吸烟、血压水平及治疗情况、是否患糖尿病、脑卒中家族史、居住地，以及空腹状态下的血脂测量值；所述数据分析单元是用于对数据采取单元采取的数据进行分析处理，得出脑卒中发病风险评分。根据本发明的具体实施方案，本发明的脑卒中发病风险的预测系统和相关应用中，所述个体为中国成年人。根据本发明的具体实施方案，本发明的脑卒中发病风险的预测系统和相关应用中，所述脑卒中发病风险为10年风险和/或终生风险。根据本发明的具体实施方案，本发明的脑卒中发病风险的预测系统和相关应用中，所述个体为男性或女性。男性个体的风险因素包括：年龄、治疗后收缩压、未治疗收缩压、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、是否吸烟、是否患糖尿病、居住地南方或北方、城乡、脑卒中家族史。女性个体的风险因素包括：年龄、治疗后收缩压、未治疗收缩压、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、是否吸烟、是否患糖尿病、居住地南方或北方、居住地城市或乡村、腰围。本发明中，居住地南方或北方的判断按照中国传统习惯划分，通常以长江为界。根据本发明的具体实施方案，本发明的脑卒中发病风险的预测系统和相关应用中，数据分析单元得出的脑卒中发病风险评分符合按照以下模型公式1和/或公式2得到的数值：1-s10exp(indxb-meanxb)公式1；公式1中，s10为基线10年生存率；meanx'b，研究人群各变量具体数值与其参数乘积之和的平均值；indx'b为个体各变量具体数值与对应参数(见表2)的乘积之和；公式2中，f(a，t；z)是协变量为z的对象在年龄a至年龄t时期内的脑卒中累积发病风险；βz0，研究人群各变量具体数值与其参数乘积之和的平均值；βz为协变量为z的对象各变量具体数值与其对应参数(见表3)乘积之和；f(a；z0)和f(t；z0)为协变量处于人群平均水平z0时，年龄a和年龄t分别对应的脑卒中累积发病率。在本发明的一些具体实施方案中，基线10年生存率s10，男性为0.9807，女性为0.9891。在本发明的一些具体实施方案中，研究人群各变量具体数值与其参数乘积之和的平均值meanx'b，男性为159.84，女性为98.79。在本发明的一些具体实施方案中，研究人群各变量具体数值与其参数乘积之和的平均值βz0，男性为17.51，女性为19.67。根据本发明的具体实施方案，本发明的脑卒中发病风险的预测系统和相关应用中，符合按照公式1得到的数值的评分为脑卒中10年发病风险评分，符合按照公式2得到的数值的评分为脑卒中终生发病风险评分。根据本发明的具体实施方案，本发明的脑卒中发病风险的预测系统和相关应用中，脑卒中发病风险评分的高低反映个体脑卒中发病风险的高低。在本发明的一些具体实施方案中，中国成年人脑卒中发病的10年风险评分≥7.0％或终生风险评分≥25.0％的个体，为脑卒中风险“高危”。本发明的脑卒中发病风险的预测系统，还可包括个体化健康指导单元，其用于根据数据分析单元的风险评分给出个体化健康指导。本发明的脑卒中发病风险的预测系统，可以是虚拟装置，只要能实现所述数据采取单元以及数据分析单元的功能即可。所述的数据采取单元可以是包括各种检测试剂材料和/或检测仪器设备等；所述的数据分析单元可以是任何可以实现对数据采取单元的信息进行分析处理而得出风险评分的运算仪器、模块或是虚拟设备，也可以是预先将各种可能的评分结果与对应的风险等级和/或相应的健康指导等制定相应的数据图表等。在本发明的一些具体实施方案中，本发明还提供了一种评估个体脑卒中发病风险的电子设备，包括第一存储器、第一处理器及存储在第一存储器上并可在第一处理器上运行的计算机程序，所述第一处理器执行所述程序时实现包括以下步骤的评分过程：接收个体性别信息，判断男女；若判断为男，则获取个体的以下风险因素信息：年龄、治疗后收缩压、未治疗收缩压、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、是否吸烟、是否患糖尿病、居住地南方或北方、居住地城市或乡村、脑卒中家族史；基于所获取的个体风险因素信息，计算个体10年风险和/或终生风险评分；其中，计算个体10年风险评分的过程包括：计算以下各变量具体数值与其对应参数的乘积之和indx'b：ln(年龄)，岁；ln(治疗后收缩压)，mmhg；ln(未治疗收缩压)，mmhg；ln(总胆固醇)，mg/dl；ln(高密度脂蛋白胆固醇)，mg/dl；吸烟(1＝是，0＝否)；糖尿病(1＝是，0＝否)；居住地南方或北方(1＝北方，0＝南方)；居住地城市或乡村(1＝城市，0＝乡村)；脑卒中家族史(1＝是，0＝否)；ln(年龄)×吸烟；ln(年龄)×ln(治疗后收缩压)；ln(年龄)×ln(未治疗收缩压)；ln(年龄)×脑卒中家族史(1＝是，0＝否)；基于计算得到的indx'b并结合以下模型公式1，得出公式1的具体数值作为个体10年风险评分；1-s10exp(indxb-meanxb)公式1；公式1中，s10为基线10年生存率；meanx'b，研究人群各变量具体数值与其参数乘积之和的平均值；indx'b为个体各变量具体数值与对应参数(见表2)的乘积之和；其中，计算个体终生风险评分的过程包括：计算协变量为z的对象各变量具体数值与其对应参数(见表3)乘积之和βz：ln(治疗后收缩压)，mmhg；ln(未治疗收缩压)，mmhg；ln(总胆固醇)，mg/dl；ln(高密度脂蛋白胆固醇)，mg/dl；吸烟(1＝是，0＝否)；糖尿病(1＝是，0＝否)；居住地南方或北方(1＝北方，0＝南方)；居住地城市或乡村(1＝城市，0＝乡村)；脑卒中家族史(1＝是，0＝否)；基于计算得到的βz并结合以下模型公式2，得出公式2的具体数值作为个体终生风险评分；公式2中，f(a，t；z)是协变量为z的对象在年龄a至年龄t时期内的脑卒中累积发病风险；βz0，研究人群各变量具体数值与其参数乘积之和的平均值；βz为协变量为z的对象各变量具体数值与其对应参数(见表3)乘积之和；f(a；z0)和f(t；z0)为协变量处于人群平均水平z0时，年龄a和年龄t分别对应的脑卒中累积发病率。另一方面，本发明还提供了一种评估个体脑卒中发病风险的电子设备，包括第一存储器、第一处理器及存储在第一存储器上并可在第一处理器上运行的计算机程序，所述第一处理器执行所述程序时实现包括以下步骤的评分过程：接收个体性别信息，判断男女；若判断为女，则获取个体的以下风险因素信息：年龄、治疗后收缩压、未治疗收缩压、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、是否吸烟、是否患糖尿病、居住地南方或北方、居住地城市或乡村、腰围；基于所获取的个体风险因素信息，计算个体10年风险和/或终生风险评分；其中，计算个体10年风险评分的过程包括：计算以下各变量具体数值与其对应参数的乘积之和indx'b：ln(年龄)，岁；ln(治疗后收缩压)，mmhg；ln(未治疗收缩压)，mmhg；ln(总胆固醇)，mg/dl；ln(高密度脂蛋白胆固醇)，mg/dl；ln(腰围)，cm；吸烟(1＝是，0＝否)；糖尿病(1＝是，0＝否)；居住地南方或北方(1＝北方，0＝南方)；居住地城市或乡村(1＝城市，0＝乡村)；ln(年龄)×ln(治疗后收缩压)；ln(年龄)×ln(未治疗收缩压)；ln(年龄)×ln(高密度脂蛋白胆固醇)；基于计算得到的indx'b并结合以下模型公式1，得出公式1的具体数值作为个体10年风险评分；1-s10exp(indxb-meanxb)公式1；公式1中，s10为基线10年生存率；meanx'b，研究人群各变量具体数值与其参数乘积之和的平均值；indx'b为个体各变量具体数值与对应参数(见表2)的乘积之和；其中，计算个体终生风险评分的过程包括：计算协变量为z的对象各变量具体数值与其对应参数(见表3)乘积之和βz：ln(治疗后收缩压)，mmhg；ln(未治疗收缩压)，mmhg；ln(总胆固醇)，mg/dl；ln(高密度脂蛋白胆固醇)，mg/dl；ln(腰围)，cm；吸烟(1＝是，0＝否)；糖尿病(1＝是，0＝否)；居住地南方或北方(1＝北方，0＝南方)；居住地城市或乡村(1＝城市，0＝乡村)；基于计算得到的βz并结合以下模型公式2，得出公式2的具体数值作为个体终生风险评分；公式2中，f(a，t；z)是协变量为z的对象在年龄a至年龄t时期内的脑卒中累积发病风险；βz0，研究人群各变量具体数值与其参数乘积之和的平均值；βz为协变量为z的对象各变量具体数值与其对应参数(见表3)乘积之和；f(a；z0)和f(t；z0)为协变量处于人群平均水平z0时，年龄a和年龄t分别对应的脑卒中累积发病率。根据本发明的具体实施方案，本发明的评估个体脑卒中发病风险的电子设备，其中所述第一处理器执行所述程序时还可实现根据个体脑卒中发病10年风险和/或终生风险评分给出个体化健康指导的过程。本发明的脑卒中发病风险的预测系统和相关应用，经其他外部队列验证，预测效果良好，适用于中国成年人脑卒中发病的10年风险和终生风险预测。本发明的脑卒中发病风险的预测系统和相关应用，弥补了中国既往脑卒中风险预测模型的不足。例如，与以往的风险预测模型不同，本模型创新性纳入了腰围变量，作为女性脑卒中发病风险的预测指标，提示在中国女性脑卒中一级预防中，应更多重视预防中心性肥胖。在男性预测变量中，首次纳入脑卒中家族史作为发病风险的预测指标。此外，男性、女性模型纳入了能够体现中国脑卒中发病和危险因素特征的变量：居住地南方或北方、居住地城乡。这两个变量可进一步提升本模型的预测能力。本模型具有以下临床意义：本模型可对个体脑卒中发病的10年风险和终生风险进行快速评估，应用于脑卒中一级预防。国内外心脑血管病的一级预防指南指出，准确的10年风险评估是一级预防的重要基石。特别是一个青年人即使多个危险因素水平升高，其脑卒中发病的10年风险仍较低，但是其终生风险可能处于高危。因此，在中国的脑卒中高危人群筛查和预防工作中，需要同时重视脑卒中发病的10年风险和终生风险评估。而本发明所述脑卒中发病的10年和终生风险预测模型，就是利用中国人群长期随访得到的观察资料进行研发，适用于在中国成年人中识别出脑卒中发病的潜在高风险个体。综上所述，本发明开发的中国成年人脑卒中发病的10年风险和终生风险预测模型，对准确识别中国成年人脑卒中高风险个体，尽早采取个体化防治提供了依据，也为社区心脑血管病防控提供了有效的评估工具。附图说明图1为chinamuca(1992-1994)队列中脑卒中发病的10年风险模型(a，男性；b，女性)和终生风险模型*(c，男性；d，女性)的校准度曲线。横坐标为脑卒中发病风险的预测值，纵坐标为脑卒中发病风险的观察值(风险均以百分比表示)。*终生风险模型验证以预测累积15年的脑卒中发病风险表示。具体实施方式为了更清楚地理解本发明，现参照下列实施例进一步描述本发明。实施例仅用于解释而不以任何方式限制本发明。实施例中未注明具体条件的实验方法为所属领域熟知的常规方法和常规条件，或按照制造商所建议的条件。实施例本实施例利用china-par队列研究对象的个体数据，建立了适用于中国成年人的脑卒中发病10年风险和终生风险预测模型，这些模型可以准确评估一个对象的脑卒中10年和终生的发病风险，可以识别出高危个体，为进一步个体化预防干预提供基础。人群利用china-par队列不患有心血管病的个体数据资料，开发和验证脑卒中发病的10年和终生风险预测模型。china-par队列中，中国心血管流行病多中心合作研究(chinamuca)(1998)和亚洲心血管病国际合作研究(interasia)合在一起作为衍生队列，共计21320人，用于构建10年风险和终生风险预测模型。另外，采用chinamuca(1992-1994)队列对上述风险预测模型进行验证。基线健康数据收集及脑卒中发病的确定采用问卷调查、体格检查和血生化检测，收集了以下基线变量信息：年龄、性别、腰围、是否吸烟、血压水平及治疗情况、是否患糖尿病、脑卒中家族史、居住地南方或北方、居住地城乡，以及空腹状态下的血脂、血糖测量值。糖尿病定义为空腹血糖≥126mg/dl或正在使用胰岛素或降糖药物治疗。脑卒中发病事件定义为：因脑部血管破裂或阻塞而引起神经功能障碍急性发作且持续时间超过24小时。包括缺血性卒中、出血性脑卒中和未定型脑卒中，不含短暂性脑缺血发作。因脑卒中之外的其他疾病死亡定义为竞争事件。衍生队列人群的基线特征衍生队列人群的基线特征参见表1。表1.衍生队列人群的基线特征脑卒中10年风险预测模型的建立及应用采用cox比例风险回归模型，分别在男性和女性中构建脑卒中10年风险预测模型。在构建模型之前首先对连续性变量进行对数转换。其次，将主要心血管危险因素，包括年龄、治疗后或未治疗时的收缩压、是否吸烟、是否患糖尿病和总胆固醇直接进入模型。加入模型后综合判别改善指数(idi)≥6％的变量也纳入模型。最终，分男性和女性构建脑卒中发病的10年风险预测模型，男性的10年风险预测模型共纳入14个变量(年龄、治疗后收缩压、未治疗收缩压、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、是否吸烟、是否患糖尿病、居住地南方或北方、居住地城乡、脑卒中家族史、年龄×是否吸烟、年龄×治疗后收缩压、年龄×未治疗收缩压、年龄×脑卒中家族史)；女性的10年风险预测模型共纳入13个变量，与男性的模型相比，新纳入两个变量(腰围、年龄×高密度脂蛋白胆固醇)，而脑卒中家族史、年龄×是否吸烟、年龄×脑卒中家族史没有纳入，其他变量与男性的模型相同。男、女性脑卒中发病的10年风险预测纳入变量及其参数如表2所示。表2.脑卒中发病的10年风险预测模型所需变量及对应参数注：ln，自然对数转换；n/a，该变量未包含在模型中；meanx'b，本研究人群中各变量具体数值与其参数乘积之和的平均值；s10，基线10年生存率。如果一个成年人，知道了自身的年龄、治疗或未治疗的收缩压水平等变量的具体数值，再乘以表2中不同变量所对应的参数，可以计算出indx'b(即该成年人各变量具体数值与对应参数的乘积之和)，将indx'b代入以下公式1，求得脑卒中发病的10年风险：1-s10exp(indxb-meanxb)公式1其中，s10为基线10年生存率，男性为0.9807，女性为0.9891；meanx'b为本研究人群各变量具体数值与其参数乘积之和的平均值，男性为159.84，女性为98.79(见表2)；indx'b为某个个体各变量具体数值与对应参数(见表2)的乘积之和。脑卒中终生风险预测模型的建立及应用分男性和女性构建脑卒中发病的终生风险预测模型。将脑卒中发病的10年风险预测模型中纳入的变量直接用于脑卒中终生风险建模，但年龄不作为预测变量，而作为模型的基础时间函数。确定校正竞争风险后的脑卒中累积发病函数之后，采用校正竞争风险的子分布风险算法计算个体从当前年龄直到85岁的脑卒中累积发病风险，即脑卒中终生风险。男、女性脑卒中终生风险预测纳入变量及其参数如表3所示。表3.脑卒中终生风险预测模型所需变量及对应参数变量男性女性ln(治疗后收缩压)，mmhg3.882.75ln(未治疗收缩压)，mmhg3.832.69ln(总胆固醇)，mg/dl0.300.11ln(高密度脂蛋白胆固醇)，mg/dl-0.63-0.31ln(腰围)，cmn/a1.71是否吸烟(1＝是，0＝否)0.270.51是否患糖尿病(1＝是，0＝否)0.210.41居住地南方或北方(1＝北方，0＝南方)0.390.52居住地城乡(1＝城市，0＝乡村)-0.35-0.25脑卒中家族史(1＝是，0＝否)0.40n/aβz017.5119.67注：ln，自然对数转换；n/a，该变量未包含在模型中；βz0，研究人群各变量具体数值与其参数乘积之和的平均值。脑卒中发病的终生风险通过如下公式求得：其中，f(a，t；z)是协变量为z的对象在年龄a(即基线年龄)至年龄t(即终生风险计算的截止年龄，本模型为85岁)时期内的脑卒中累积发病风险。βz0为研究人群各变量具体数值与其参数乘积之和的平均值，其中男性为17.51，女性为19.67。βz为协变量为z的对象各变量具体数值与其系数(见表3)乘积之和。f(a；z0)和f(t；z0)为协变量处于人群平均水平z0时，年龄a和年龄t分别对应的脑卒中累积发病率。基于脑卒中发病10年风险和终生风险预测模型的风险分层将研究人群中脑卒中发病的10年风险估计值和终生风险估计值的第90％分位数(10年风险估计值为7.0％，终生风险估计值为25.0％)，作为判断脑卒中高发病风险的临界值，即定义中国成年人脑卒中发病的10年风险≥7.0％或终生风险≥25.0％的个体，为脑卒中风险“高危”。模型准确性验证将另一个独立人群chinamuca(1992-1994)作为验证队列，对脑卒中发病的10年风险和终生风险模型预测效果的准确性进行验证。chinamuca(1992-1994)含14123名研究对象，其基线特征如表4所示。表4.chinamuca(1992-1994)队列研究对象基线特征将脑卒中发病的10年风险和终生风险模型应用于chinamuca(1992-1994)，采用国际上常用的c统计量和校准度χ2判断本模型的预测效果。c统计量接近或大于0.8，校准度χ2接近或小于20，认为模型的预测效果良好。因此，对脑卒中发病的10年风险模型进行验证，即把chinamuca(1992-1994)验证队列中近1.4万人的个体变量值代入参数表(见表2)和公式1，结果显示男、女性模型的c统计量分别为0.830(95％ci：0.799-0.862)、0.834(95％ci：0.805-0.863)，校准度χ2分别为20.6(p＝0.014)、13.7(p＝0.132)，预测效果良好。对脑卒中发病的终生风险模型进行验证，即把chinamuca(1992-1994)验证队列中近1.4万人的个体变量值代入到参数表(见表3)和公式2，结果显示男、女性模型的c统计量分别为0.778(95％ci：0.752-0.804)、0.800(95％ci：0.775-0.825)，校准度χ2分别为9.9(p＝0.358)、20.5(p＝0.015)，预测效果良好。以上脑卒中发病的10年风险和终生风险在chinamuca(1992-1994)队列中的预测效果，总结见表5。表5.脑卒中发病10年风险和终生风险预测模型在chinamuca(1992-1994)队列中的预测效果95％ci，95％置信区间*因不可能观察到人群全部活到85岁时的脑卒中发病情况，因此终生风险预测模型的验证以预测累积15年的脑卒中发病风险表示。10年风险预测模型采用kaplan-meier法调整后事件数，终生风险预测模型采用校正竞争风险后事件数。此外，绘制“校准度曲线”，发现脑卒中发病的10年风险和终生风险模型的预测值与实际的观察值，都是紧密分布在图1的45°对角线的周围，说明预测值与观察值具有较好的一致性(见图1)。举例说明1：一位45岁男性，目前未接受降压药物治疗且收缩压为140mmhg，总胆固醇为240mg/dl，高密度脂蛋白胆固醇为40mg/dl，吸烟，不患糖尿病，居住在中国北方城市，具有脑卒中家族史，则其“indx'b”的计算为：ln(45)×35.58+ln(140)×29.49+ln(240)×0.29–ln(40)×0.64+1×4.72+0×0.30+1×0.32–1×0.38+1×7.56–ln(45)×1×1.10–ln(45)×ln(140)×6.40–ln(45)×1×1.84＝161.09代入公式1，则该男性在未来10年中发生脑卒中的风险为：1-0.9807exp(161.09-159.84)＝6.6％可以评估该男子在未来10年中发生脑卒中的风险为“低危”。举例说明2：一位45岁女性，目前未接受降压药物治疗且收缩压为140mmhg，总胆固醇为240mg/dl，高密度脂蛋白胆固醇为40mg/dl，腰围90cm，不吸烟，患糖尿病，居住在中国北方城市，其“indx'b”为：ln(45)×19.97+ln(140)×25.06+ln(240)×0.16-ln(40)×11.35+ln(90)×1.60+0×0.51+1×0.50+1×0.50–1×0.23-ln(45)×ln(140)×5.59+ln(45)×ln(40)×2.75＝100.27代入公式1，则该女性在未来10年中发生脑卒中的风险为：1-0.9891exp(100.27-98.79)＝4.7％可以评估该女性在未来10年中发生脑卒中的风险为“低危”。举例说明3：一位45岁男性，目前未接受降压药物治疗且收缩压为140mmhg，总胆固醇为240mg/dl，高密度脂蛋白胆固醇为40mg/dl，吸烟，不患糖尿病，居住在中国北方城市，具有脑卒中家族史，则其“βz”的计算为：ln(140)×3.83+ln(240)×0.30–ln(40)×0.63+1×0.27+0×0.21+1×0.39–1×0.35+1×0.40＝18.91男性45岁和85岁时对应的f(45；z0)和f(85；z0)，分别为5.607×10-3和1.081×10-1。代入公式2，则该男性脑卒中终生发病风险(直到85岁)为：可以评估该男性脑卒中终生发病风险(直到85岁)为“高危”。举例说明4：一位45岁女性，目前未接受降压药物治疗且收缩压为140mmhg，总胆固醇为240mg/dl，高密度脂蛋白胆固醇为40mg/dl，腰围90cm，不吸烟，患糖尿病，居住在中国北方城市，其“βz”为：ln(140)×2.69+ln(240)×0.11–ln(40)×0.31+ln(90)×1.71+0×0.51+1×0.41+1×0.52–1×0.25＝21.15女性45岁和85岁时对应的f(45；z0)和f(85；z0)，分别为1.684×10-3和7.720×10-2。代入公式2，则该女性脑卒中终生发病风险(直到85岁)为：可以评估该女性脑卒中终生发病风险(直到85岁)为“高危”。当前第1页12